python – 如何对每一行求和并用sum替换行中的每个值？

如果我有这样的数据框：

   1  2  3  4  5
 1 2  4  5 NaN 3
 2 3  5  6  1  2
 3 3  1  1  1  1

如何对每一行求和并用该总和替换该行中的值,以便我得到这样的结果：

   1   2  3  4  5
 1 14 14 14 NaN 14
 2 17 17 17 17  17
 3 7  7  7  7   7

解决方法:

使用mask用sum替换所有非缺失值：

df = df.mask(df.notnull(), df.sum(axis=1), axis=0)
print (df)
    1   2   3     4   5
1  14  14  14   NaN  14
2  17  17  17  17.0  17
3   7   7   7   7.0   7

或者使用numpy.broadcast_to和numpy.where：

arr = df.values
a = np.broadcast_to(np.nansum(arr, axis=1)[:, None], df.shape)
df = pd.DataFrame(np.where(np.isnan(arr), np.nan, a),
                  index=df.index, columns=df.columns)

#alternative
df[:] = np.where(np.isnan(arr), np.nan, a)
print (df)
      1     2     3     4     5
1  14.0  14.0  14.0   NaN  14.0
2  17.0  17.0  17.0  17.0  17.0
3   7.0   7.0   7.0   7.0   7.0